
تعداد نشریات | 21 |
تعداد شمارهها | 301 |
تعداد مقالات | 3,173 |
تعداد مشاهده مقاله | 3,211,785 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,380,298 |
کمیسازی پاسخ جوانهزنی بذر گلرنگ (Carthamus tinctorius) به پتانسیل اسمزی و پرایمینگ: مدل زمان-رطوبتی با توزیع نرمال، ویبول و گامبل | ||
تنشهای محیطی در علوم زراعی | ||
مقاله 9، دوره 11، شماره 2، تیر 1397، صفحه 327-340 اصل مقاله (771.43 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/escs.2017.383.1077 | ||
نویسندگان | ||
سید علی طباطبایی1؛ امید انصاری* 2 | ||
1دانشیار، بخش تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان یزد، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، یزد، ایران. | ||
2دانشجوی دکتری علوم و تکنولوژی بذر دانشگاه گرگان | ||
چکیده | ||
پتانسیل آب یکی از عوامل کنترلکنندهاولیه جوانهزنی است. با استفاده از مدل زمان-رطوبتی میتوان پاسخ جوانهزنی بذر به پتانسیل آب را کمیسازی کرد. در این پژوهش با استفاده از مدل زمان-رطوبتی بر پایه توزیع نرمال، گامبل و ویبول پاسخ جوانهزنی بذر گلرنگ به سطوح مختلف پتانسیل آب و تیمار پرایمینگ موردبررسی قرار گرفت. آزمایش بهصورت فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی انجام شد. تیمارهای آزمایشی شامل سطوح مختلف پتانسیل اسمزی ایجادشده با پلیاتیلن گلایکول (0، 0.2-، 0.4-، 0.6- و 0.8- مگاپاسکال) و پرایمینگ (با استفاده از جیبرلیک اسید 50 پیپیام به مدت 15 ساعت در دمای 20 درجه سانتیگراد و بدون پرایمینگ) بود. پاسخ جوانهزنی تجمعی بذرها به سطوح مختلف پتانسیل آب با استفاده از مدل سیگموئیدی 3 پارامتره کمیسازی شد، سپس جهت محاسبه ضرایب زمان-رطوبتی برای هر تیمار بذری از مدل زمان-رطوبتی با توزیع نرمال، گامبل و ویبول استفاده شد. نتایج نشان داد با افزایش پتانسیل آب، درصد و سرعت جوانهزنی کاهش یافت اما پرایمینگ درصد و سرعت جوانهزنی را افزایش داد. ضرایب زمان-رطوبتی برآورد شده توسط مدل با توزیع نرمال (AICc برای بذر بدون پرایم و پرایم به ترتیب 240.76- و 241.50-) و ویبول (AICc برای بذر بدون پرایم و پرایم به ترتیب 232.34- و 240.53-) در مقایسه با توزیع گامبل (AICc برای بذر بدون پرایم و پرایم به ترتیب 254.10- و 247.40-) از دقت بالاتری برخوردار بود. ضریب زمان-رطوبتی برآورد شده توسط مدل با توزیع نرمال، گامبل و ویبول برای بذر بدون پرایم به ترتیب 1.11، 1.10 و 1.11 مگاپاسکال در روز و برای بذر پرایم شده به ترتیب 0.92، 0.91 و 0.94 مگاپاسکال در روز بود. پتانسیل پایه برآورد شده توسط مدل با توزیع نرمال، گامبل و ویبول برای بذر بدون پرایم به ترتیب 0.79-، 0.93- و 0.86- مگاپاسکال و برای بذر پرایم شده 0.87-، 0.99- و 0.93- مگاپاسکال بود، پارامتر λ برآورد شده توسط مدل ویبول برای بذر بدون پرایم و پرایم شده به ترتیب برابر 1.65 و 1.45 بود که نشاندهنده این است که توزیع پتانسیل پایه آب برای جمعیت چوله به راست بود. استفاده از مدل زمان-رطوبتی جهت کمیسازی پاسخ جوانهزنی بذر گلرنگ به سطوح مختلف پتانسیل آب و پرایمینگ با استفاده از مدل با توزیع نرمال و ویبول دارای نتایج قابل قبولی بود؛ اما با توجه به انعطافپذیری توزیع ویبول، این مدل پیشبینی مناسبتری از جوانهزنی دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
تنش اسمزی؛ درصد جوانهزنی؛ سرعت جوانهزنی؛ مدل زمان-رطوبتی | ||
مراجع | ||
Ahmed, S., Opena, J.L., Chauhan, B.S. 2015. Seed Germination Ecology of Doveweed (Murdannia nudiflora) and Its Implication for Management in Dry-Seeded Rice. Weed Science. 63, 491-501. Alimagham, S.M., Ghaderi-Far, F., 2014. Hydrotime model: Introduction and application of this model in seed researches. Environmental Stresses in Crop Sciences. 7(1), 41-52. [In Persian with English Summary]. Ansari, O., Choghazardi, H.R., Sharif Zadeh, F., Nazarli, H., 2012. Seed reserve utilization and seedling growth of treated seeds of mountain rye (Secale montanum) as affected by drought stress. Cercetări Agronomice în Moldova. 2(150), 43-48. Ansari, O., Gherekhloo, J., Kamkar, B., Ghaderi-Far, F., 2016. Breaking seed dormancy and determining cardinal temperatures for Malva sylvestrisusing nonlinear regression. Seed Science and Technology. 44(3), 1-14. Ansari, O., Gherekhloo, J., Ghaderi-Far, F., Kamkar, B., 2016. Application of hydro time model for quantification of Malva sylvestris L. germination response to water potential. Environmental Stresses in Crop Sciences. Accepted. [In Persian with English Summary]. Ashraf, M., Foolad, M.R., 2005. Presowing seed treatment, a shot gun approach to improve germination, plant growth, and crop yield under saline and non-saline conditions. Advances in Agronomy. 88, 223-271. Balbaki, R.Z., Zurayk, R.A., Blelk, M.M., Tahouk, S.N., 1999. Germination and seedling development of drought tolerant and susceptible wheat under moisture stress. Seed Science and Technology. 27, 291-302. Bloomberg M., Sedcole J.R., Mason E.G., Buchan, G., 2009. Hydrothermal time germination models for radiata pine (Pinus radiata D.Don). Seed Science Research. 19, 171–182. Bradford, K.J., 1990. A water relation analysis of seed germination rates. Plant Physiology. 94, 840-849. Bradford, K.J., 2002. Application of hydrothermal time to quantifying and modeling seed germination and dormancy. Weed Science. 50, 248-260. Bradford, K.J., Still, D.W., 2004. Application of hydrotime analysis in seed testing. Seed Technology. 26, 74-85. Cardoso, V.J.M., Bianconi, A., 2013. Hydrotime model can describe the response of common bean (Phaseolus vulgaris L.) seeds to temperature and reduced water potential. Acta Scientiarum. 35(2), 255-261. Cheng, Z., Bradford, K., 1999. Hydrothermal time analysis of tomato seed germination responses to priming treatments. Journal of Experimental Botany. 330, 89-99. Dahal, P., Bradford, K.J., 1990. Effects of priming and endosperm integrity on seed germination rates of tomato genotypes. II. Germination at reduced water potential. Journal of Experimental Botany. 41, 1441–1453. Derakhshan, A., Akbari, H., Gherekhloo, J., 2014. Hydrotime modeling of Phalaris minor, Amaranthus retrofkexus and A. Blitoides. Iranian Journal of Seed Science and Research. 1(1): 93-97. [In Persian with English Summary]. Derakhshan, A., Gherekhloo, J., Vidal, R.B., De Prado, R., 2013. Quantitative description of the germination of littleseed canarygrass (Phalaris minor) in response to temperature. Weed Science. 62, 250-257. Dumur, D., Pilbeam, C.J., Craigon, J., 1990. Use of the Weibull Function to Calculate Cardinal Temperatures in Faba Bean. Journal of Experimental Botany. 41, 1423–1430. Grundy, A.C., Phelps, K., Reader, R.J., Burston, S., 2000. Modelling the germination of Stellaria media using the concept of hydrothermal time. New Phytology. 148, 433–444. Guerke, W.R., Gutormson, T., Meyer, D., McDonald, M., Mesa, D., Robinson, J.C., TeKrony, D., 2004. Application of hydrotime analysis in seed testing. Seed Technology. 26 (1), 75- 85. Huarte, R., 2006. Hydrotime analysis of the effect of fluctuating temperatures on seed germination in several non-cultivated species. Seed Science and Technology. 34, 533-547. Masin, R., Zuin, M.C., Archer, D.W., Forcella, F., Zanin, G., 2005. Weed Turf: a predictive model to aid control of annual summer weeds in turf. Weed Science. 53, 193–201. Mesgaran, M.B., Mashhadi, H.R., Alizadeh, H., Hunt, J., Young, K.R., Cousens, R.D., 2013. Importance of distribution function selection for hydrothermal time models of seed germination. Weed Research. 53, 89-101. Meyer, S.E., Debaene-Gill, S.B., Allen, P.S., 2000. Using hydrothermal time concepts to model seed germination response to temperature, dormancy loss, and priming effects in Elymus elymoides. Seed Science Research. 10, 213–223. Michel, B.E., Kaufmann, M.R., 1973. The osmotic potential of polyethylene glycol 6000. Plant Physiology. 51, 914-916. Patade V. Y., Maya, K., Zakwan A. 2011. Seed priming mediated germination improvement and tolerance to subsequent exposure to cold and salt stress in capsicum. Research Journal of Seed Science, 4(3), 125 -136. Schellenberg, M.P. Biligetu, B. Wei, Y. Predicting seed germination of slender wheatgrass [Elymus trachycaulus (Link) Gould subsp. trachycaulus] using thermal and hydro time models. Canadian Journal of Plant Science. 93, 793-798. Schutte, B.J., Regnier, E.E., Harrison, S.K., Schmoll, J.T., Spokas, K., Forcella. F., 2008. A hydrothermal seedling emergence model for giant ragweed (Ambrosia trifida). Weed Science. 56, 555–560. Shafii, B., Price, W.J., 2001. Estimation of cardinal temperatures in germination data analysis. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics. 6, 356–366. Watt, M.S., Xu, V., Bloomberg, M., 2010. Development of a hydrothermal time seed germination model which uses the Weibull distribution to describe base water potential. Ecology Model. 221, 1267-1272. Windauer, L., Altuna, A., Benech-Arnold, R., 2007. Hydrotime analysis of Lesquerella fendleri seed germination responses to priming treatments. Industrial Crops Products. 25, 70-74. Windauer, L., Nieto, C., Benech-Arnold, R.L., 2004. An´ alisis de hidrotiempo en semillas de Lesquerella fendleri sometidas a diferentes tratamientos de “priming”. In: Golberg, A.D., Taleisnik, E. (Eds.), Actas XXV Reuni´ on Argentina de Fisiolog´ıa Vegetal | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 829 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 581 |